奈良先端科学技術大学院大学
データ駆動型サイエンス創造センター
キックオフシンポジウム
NAIST Data Science Center Kickoff Symposium
奈良先端科学技術大学院大学（NAIST）は、科学技術のパラダイムの変化に対応し、データ駆動によって新しい研究領域を開拓する「データ駆動型サイエンス創造センター」を学内に設置しました。この創設を機に「NAIST
データ駆動型サイエンス創造センターキックオフシンポジウム」を以下のとおり開催します。
本シンポジウムでは、本学のデータ駆動型サイエンス創造センターのねらいと各部門からの研究内容の紹介をいたします。加えて、ケモインフォマティクス分野の世界トップクラスの研究者を海外から招き、研究のフロンティアについて解説します。
Nara Institute of Science and Technology, NAIST, has established a new Data Science Center to explore novel data-driven research
fields in line with the drastic change of scientific paradigm. It is our great pleasure to invite you to the Kickoff Symposium of theCenter. In the symposium, not only our center faculty will be introducing the center activity in the diverse research fields but also
outstanding international researchers in the chemo-informatics area will be giving lectures about the research frontier.

■日 時：
Date & Time:■会 場：
Place:

2017 年 11 月 14 日（火）9：30～16：30
14 November 2017, 9:30-16:30

奈良先端科学技術大学院大学 ミレニアムホール
NAIST Millennium Hall

■主 催：
Organizer:■後 援：Sponsors:

奈良先端科学技術大学院大学/
Nara Institute of Science and Technology

公益社団法人 関西経済連合会
Kansai Economic Federation

公益財団法人 関西文化学術研究都市推進機構
Public Foundation of Kansai Research Institute

公益財団法人 奈良先端科学技術大学院大学支援財団
Foundation for Nara Institute of Science and Technology■プログラム 【同時通訳付き】
Program [Simultaneous interpretation provided]

9:30

開会挨拶： 横矢直和 （奈良先端科学技術大学院大学（奈良先端大）学長）
Welcome Message: Dr. Naokazu Yokoya (President, NAIST)

9:35

来賓挨拶： 長尾 真 様 （国際高等研究所 所長）
Opening Remarks: Dr. Makoto Nagao (Director, International Institute for Advanced Studies)

中川雅永 様 （関西文化学術研究都市推進機構 常務理事）
Mr. Masanori Nakagawa (Managing Director, Public Foundation of Kansai Research Institute)

9:45

データ駆動型サイエンス創造センター紹介：
中村 哲（奈良先端大 データ駆動型サイエンス創造センター(DSC) センター長）
Introduction of Data Science Center:
Dr. Satoshi Nakamura (Professor, Director, Data Science Center (DSC), NAIST)

Bio
工学博士。奈良先端科学技術大学院大学データ駆動型サイエンス創造センター長、情報科学研究科教授、理化学研究所革新知能統合研究センター（AIP）観光情報解析チー
ムリーダー、ドイツカールスルーエ工科大学 Honorarprofessor、ATR フェロー、および IEEE フェロー。
Abstract

奈良先端科学技術大学院大学データ駆動型サイエンス創造センターは 2017 年 4 月 4 日に創設されました。当センターでは、シミュレーション、データサイエンス、機械学習、人工知能などの技術を用いて物質情報学、ケモインフォマティクス、バイオインフォマティクス分野の新たな研究を目指します。
【講演】
10:00

船津公人（奈良先端大 DSC・研究ディレクター／東京大学 工学系研究科）
Dr.Sci. Kimito Funatsu（Professor, Director of Research, DSC, NAIST, and The University of Tokyo）“Development of Data-driven Chemistry”
Bio
目的物性・特性を持つ新規分子・材料開発に相当する「何を作るか」から、それを「どう作るか」、そしてそれを安定した品質で生産するための生産プロセス監
視と制御に関わる課題について、ケモインフォマティクス利用による、分子・薬物設計、材料設計（プロセス条件も含む）、構造解析、合成経路設計、化学プラントなどを対象とした監視と制御のためのソフトセンサー開発に取り組んでいる。2004 年 4 月より東京大学工学系研究科教授。2004 年～2014 年日本化学会情報化学部会長、2011 年
ストラスブール大学招聘教授。2017 年 10 月より東京大学とのクロスアポイントメントにより奈良先端大ＤＳＣ・研究ディレクター。
Abstract
目的の物性・特性を持つ新しい分子構造、材料の研究開発、さらにはその生産プロセスの立案およびそのプロセスにおける製品品質維持のためのプロセス監視とその制御のために、第４の科学であるデータ集約型化学にこれまでにない強い期待が寄せられている。目的物性・特性を持つ新規分子・材料開発に相当する「何を作るか」から、それを「どう作るか」、そしてそれを安定した品質で生産するための生産プロセス監視と制御に関わる課題に迅速かつ効果的に対応するには、いまや多くのデータ・情報の積極的活用が不可欠となってきたとの時代の判断がそこにある。このような点に焦点を当ててデータ駆動型化学を展望する。
10:20 Prof.Dr. Johann Gasteiger (University of Erlangen-Nürnberg)“Chemoinformatics - Learning from Chemical Data”
BioProf. Dr. Johann Gasteiger has studied chemistry and had positions at theUniversity of Munich, Germany, ETH Zürich, Switzerland, University ofCalifornia, Berkeley, USA and Technical University of Munich, Germany. In 1994

he moved to the University of Erlangen-Nürnberg, Germany where he co-founded the ComputerChemie-Centrum. He is one of the initiators of Chemoinformatics in Germany and has produced morethan 250 scientific publications in this field. His work was recognized by several international awards.
Abstract
Chemical knowledge heavily rests on data. It will be shown how data can be used to predict the 3D
structure as well as spectra of novel organic compounds. Data can allow the determination of theorigin of food samples, can be utilized in the design of the synthesis of novel organic compounds andin the engineering of biochemical pathways.
10:50～11:00 休憩 Break
11:00 Prof.Dr. Thierry Langer (University of Vienna)“In Silico Tools for Early Drug Discovery”
BioProfessor Thierry Langer, head of the Department of Pharmaceutical Chemistryat Vienna University, is well known in the computational chemistry field for his
contributions to pharmacophore-based modeling. He has published more than 180
original papers and reviews. In 2003, he co-founded Inte:Ligand GmbH,

thecompany which develops the LigandScout molecular design software suite.
Abstract
In his talk, Prof Langer will highlight the use of modern computer-aided molecular design tools for
optimizing the hit discovery, hit to lead expansion, and lead optimization phases in early drug
discovery. Several examples will be given, ranging from in silico fragment design, to the use ofmolecular dynamics for determining favored ligand binding modes.
11:30 畑中美穂（奈良先端大 DSC・ﾏﾃﾘｱﾙｽﾞ・ｲﾝﾌｫﾏﾃｨｸｽ部門（兼） 特任准教授）
Dr. Miho Hatanaka（Assoc. Professor, Materials Informatics, DSC, NAIST）“Automated Search for Chemical Reaction Pathways and Analysis by Machine
Learning: A Case Study on Asymmetric Aldol Reaction”
Bio
慶應義塾大学にて博士(理学)を取得後、京都大学福井謙一記念研究センターフェロー、近畿大学理工学部助教を経て、2017 年 4 月より研究推進機構（兼 物質創成科学研究科・データ駆動型サイエンス創造センター）特任准教授。マテリアルズ・インフォマ
ティクス研究室を主催。計算化学の手法を用いて、触媒反応や発光材料の機構解明・分子設計を行っている。特にレア・アースを含む材料の理論解析を可能にする計算方法の開発に力を入れており、英国王立化学会の PCCP Prize を受賞するなど高い評価を受けている。2015
年 JST さきがけ研究員採用を期に、計算化学の最新の手法の一つである自動反応経路探索法と機械学習を組み合わせた効率的解析に取り組んでいる。
Abstract
計算化学は、様々な化学反応や機能性材料の機構解析・分子設計の指針の構築に大きく貢献してきた。特に近年、自動的に化学反応の経路を探索する技術が発展し、計算化学により取得できる情報が飛躍的に多くなってきた。その中でも人工力誘起反応法は、反応に関わる化合物と、有機化学でお馴染みの「矢印」の情報があれば、反応経路上の中間体や遷移状態をほぼ自動的に、網羅的に調べ上げることを可能にした。しかし、新しい問題も生じた。それは、得られる化学構造が多過ぎるという問題である。これまで、得られた情報の解析はユーザーに委ねられていたが、我々は機械学習を用いた効率化を目指している。
講演では触媒反応を例に、自動反応経路探索と機械学習の融合の例や今後の展開について議論する。
12:00～13:00 昼食休憩 Lunch Break
13:00 Prof.Dr. Didier Rognan (University of Strasbourg)“PDB-scale identification of druggable cavities at or nearby protein-protein interfaces.”
BioPharmD, PhD in Medicinal Chemistry
Head of the Laboratory for Therapeutic Innovation- Univ. Strasbourg, France
Research Director at National Centre for Scientific research (CNRS)
Co-founder of Biodol Therapeutics, a SME dedicated to the treatment of neuropathicpain
Main interests: Structure-based drug design and synthesis of bioactive compounds.
Abstract
Protein-protein interfaces (PPIs )represent an exciting by challenging opportunity to develop first-inclass and selective drugs. To rationalize the discovery of PPI inhibitors, we have developed a uniqueflowchart is made of several steps utilizing in-house developed cheminformatics solutions to answer
key issues in detecting reliable PPIs, identify druggable cavities at the interface or its close vicinity,
and then screen compound libraries for compounds able to fit a cavity-based pharmacophore.
13:30 Prof.Dr. Jürgen Bajorath (University of Bonn)“Big Data in Medicinal Chemistry and Chemoinformatics”
BioJürgen Bajorath is Professor and Chair of Life Science Informatics at theUniversity of Bonn and an Affiliate Professor at the University of Washington,Seattle. His research focuses on chemoinformatics and the development ofcomputational methods for medicinal chemistry, chemical biology, and ‘bigdata’ analysis in the life sciences. He is the author of 600 publications. Recent honors include the2015 Herman Skolnik Award, the 2016 Fujita Award, and the 2018 National Award for Computers in
Chemical and Pharmaceutical Research of the American Chemical Society.
Abstract
The ‘big data’ concept plays an increasingly important role in many scientific fields. Different fromthe situation in physics and biology, big data in medicinal chemistry are just beginning to emerge but
substantially challenge the discipline. Computational analysis highlights big data issues andpresents novel insights into medicinal chemistry questions.

14:00 Prof.Dr. Alexandre Varnek (University of Strasbourg)“Chemical reactions mining : Big Data challenge”
Bio
PhD in physical chemistry in 1985 from the Russian Academy of Sciences, Moscow.
Since 1995, professor in theoretical chemistry at the University of Strasbourg,France. (Co)author of 1 monograph, 5 textbooks and more than 200 research
articles and book chapters. Research interests: new methodologies for 2D and 3D virtual screening,chemical data analysis and visualization.
Abstract
This lecture concerns application of Condensed Graph of Reaction approach to reaction data curation,
searching, visualization, analysis and structure-reactivity modeling. Particular attention is paid tomodels predicting kinetic and thermodynamic parameters as well as optimal experimental conditions(catalyst, solvent, additives, etc) of reactions.
14:30～14:50

休憩

14:50 Prof.Dr. Gisbert Schneider (ETH Zürich)“Artificially-intelligent drug design”
BioGisbert Schneider is a full professor at ETH Zürich (Chair for Computer-AssistedDrug Design). Before joining ETH in 2010, he headed the cheminformatics groupat Roche, and was a Professor at the Goethe-University in Frankfurt. He is anelected Fellow of the University of Tokyo, and the recipient of the 2018 Herman
Skolnik Award of the American Chemical Society.
Abstract
This presentation presents the current state–of–the–art in automated drug design, focusing oncontemporary machine–learning approaches and technologies that could be implemented robustly by
medicinal chemists in the near future. We will critically analyze the opportunities and challenges fortheir more widespread application by presenting worked examples.
15:20

森 浩禎（奈良先端大 DSC・バイオインフォマティクス部門 教授）
Dr. Hirotada Mori (Professor, Bioinformatics, DSC, NAIST)“Towards complete understanding of a cell”

Bio
データサイエンスセンター・教授（バイオサイエンス研究科・教授（兼任））。
京都大学博士（理学）取得。滋賀医科大学医学部、熊本大学医学部、京都大学ウイルス研究所を経て、本学に着任。2009 年 American Society of Microbiology, Academy fellow。
2010 年 Royal Society of Chemistry, Fellow。大腸菌を用いた分子生物学、ゲノム解析研究、バクテリアを用いたシステム生物学に従事。
Abstract

私たちは 1997 年に大腸菌ゲノムを完成させ、その後はこのモデル生物の完全理解に向けた網羅解析のための研究リソース構築を進めた。同時に網羅的計測技術の開発等も進め、Transcriptome や Proteome、Metabolome など、OMICS 研究を牽引してきた。これらのデータが示してきた事は、如何に細胞内での遺伝子間相互作用ネットワークが重要であるかという点である。 現在、私たちは細胞内遺伝子間相互作用の理解に向け、これまで構築した欠失株と接合現象を利用し、欠失の二重化を行う事で、遺伝子間機能相互作用ネットワークに解明に取り組んでいる。大腸菌は約 4000 のタンパク質をコードする遺伝子を持つ。全ての組合せによる二重化は 1600 万組合せにもなる。これまでの系統的な細胞活動の計測データおよび細胞内遺伝子相互作用解析結果から、大腸菌というモデル生物の完全理解に向けた取組みを紹介する。
15:50 金谷重彦（奈良先端大 DSC・データサイエンス部門（兼） 教授）
Dr. Shigehiko Kanaya (Professor, Data Science, DSC, NAIST)“Data-intensive science toward ecosystem and healthcare”
Bio
情報科学研究科・計算システムズ生物学研究室にて、2008 年より、メタボロームデー
タ、特に、二次代謝物とそれを生産あるいは保持する生物種の関係を科学文献より収集した デ ー タ ベ ー スKNApSAcKの 構 築 を 進 め て い る 。 本DBは（http://kanaya.naist.jp/KNApSAcK_Family/）より無償公開し、世界のメタボローム研究者に活用され、Plant Physiology などの論文賞を取るなど世界でも高く評価されている。
Abstract

ゲノム情報解析を目的としたバイオインフォマティクスは、現在、トランスクリプトーム、プロテオーム、メタボロームを含む生体分子をもととしたシステムバイオロジーへと展開されている。特に、メタボローム研究においては、ケモインフォマティクスを活用とした研究が、バイオインフォマティクスの中にも必要となっている。本講演では、データ駆動型サイエンスの一環として、ヘルスケア、エコロジーに焦点をあてビッグデータバイオロジーとしてバイオインフォマティクスとケモインフォマティクスの活用例を、計算システムズ生物学研究室の研究例と中心に紹介し、データ駆動型サイエンスの展開を検討したい。
16:20

閉会挨拶：中村 哲（奈良先端大DSC・センター長）

Closing Remarks: Dr. Satoshi Nakamura (Director, DSC, NAIST)

16:30

終了
End

■連絡先： 奈良先端科学技術大学院大学 データ駆動型サイエンス創造センター
Email：dsc-info@dsc.naist.jp

Tel：0743-72-6056

HP：http://www-dsc.naist.jp/dsc_jp/